JPH045518A - 圧延設備における異常診断方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、とくに圧延設備、それも複数の圧延機がタン
デムに配列された圧延設備における設備およびプロセス
の異常診断方式に関する。

〔従来の技術〕

熱間あるいは冷間圧延設備において、安定した生産１品
質を維持していくためには、設備診断技術およびそれか
ら派生したプロセス診断技術をベースとした圧延ライン
の診断システムが必要である。

従来かかる圧延工場に適用できる診断方式として、例え
ば特公昭６１−４２３００号公報、「材料とプロセスＪ
　ＶＯｌ、２．ＮＯ，２Ｌｆｌ、　４７５　（１９８９
）　　に開示されている方式がある。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、上記従来の診断方式は、設備に対しては
、設備が機能するため予め設定された特定のスペックに
対する診断が行われるのみであり、また、圧延プロセス
に対しては、精々圧延材の厚みデータの解析のみであっ
て、圧延設備とプロセスとを機能的に連結した診断方式
ではなかった。

そのため、圧延における設備と操業状態とを綜合的に判
断した診断は得られず、顕在する問題が以後の圧延操業
に如何なる影響を与えるかを正確に予知することは不可
能であった。

本発明において解決すべき課題は、圧延操業状態におけ
る例えば圧延材の厚み異常時の診断等を設備自体と操業
プロセスの両面から行う有効な手段を見出すことにある
。

口課題を解決するた島の手段〕 本発明は１．設備およびプロセスの状態をセンサ群によ
って監視し、異常が検出されたときはその現象を解析し
、その解析結果により、予め蓄積された設備診断とプロ
セス診断とを機能的に組み合わせた知識ベースに基づい
て異常原因を推定し、これを異常処理のためのアクショ
ンガイダンスとする圧延設備における異常診断方式であ
る。

具体的には、設備および圧延操業プロセスの情報を検出
するセンサ群と、センサによって検出された信号の一次
処理を行う設備の近傍に設置した信号処理部と、−次処
理された信号の二次処理および診断、データ管理等を行
う遠隔に設置した演算、記憶部と、知識ベースによる新
たな診断手法を構築する創造部からなり、各部が信号伝
送装置により結合された診断装置を使用する。

センサとしては、診断専用のセンサおよび圧延操業用の
センサを利用し、信号処理部としてはたとえば、パソコ
ンおよび汎用信号解析装置を核としたシステムを用い、
演算、菖己憶部には、たとえば操業用のプロセスコンピ
ュータを、創造部にはたとえば、ワークステーションを
利用する。

また、記憶部として、信号処理部のものとは別の信号伝
送装置への接続位置が可変のパソコン等も利用する。

〔作用〕

本発明の機能イメージを示す第１図を参照して、設備に
おけるプロセス監視センサ群、設備監視センサ群からの
信号群は、データウェイを介して演算・記憶部であるホ
ストコンピュータに収集される。これらの信号はプロセ
ス診断解析部、設備診断解析部により解析され、その結
果は、オペレータ等の知識源に基づく知識ベースとによ
り推論エンジンを働かせて知識データ処理によって修正
され、異常操業回避アクションガイド、設備トラブル回
避アクションガイド、操業レベルアップアクションガイ
ドとして指示されることになる。

したがって、異常発生から正常復帰までの時間は短くて
的確なガイドを提供することができ、しかも、これらの
ガイドはホストコンピュータに保存され、次の推論に活
用することが可能となる。

〔実施例〕

第２図は本発明における診断の詳細項目の例を示す。同
図に示すように、設備診断については大別して駆動系診
断、油圧・潤滑設備診断、電気・計装設備診断、点検デ
ータ管理等に分けることができ、それぞれは、さらに、
振動モニタリングル油圧回路トラブルシューティングな
どに分割でき、それぞれの具体的な診断はさらに細分化
された項目によって行うことができる。

一方、プロセス診断については、例えばゲージ（板厚）
、表面疵に大別され、それぞれは、ゲージ異常診断、潤
滑モニタリングなどをその内容とする。

第３図は本発明をタンデム式の冷間圧延設備１に適用し
た例を示すブロック図である。設備１には操業用のプロ
セス監視センサ・信号群２および診断専用の設備監視セ
ンサ・信号群３が設けられ、プロセスや設備の状態がオ
ンラインで監視されている。プロセス監視センサ・信号
群２および設備監視センサ・信号群３により検出された
信号は、一部は設備の近傍に設置した信号処理部４て一
次信号処理を施され、一部は信号処理を受けずに信号中
継部５を経由して、それぞれ信号伝送装置７を通り、遠
隔に設置した演算・記憶部８に送られる。診断、データ
管理等は前記信号を利用して、この演算・記憶Ｂ８で行
われるが、このとき圧延設備制御装置群６から得られる
圧延・操業情報を利用することもある。診断結果は前記
演算・記憶部８に格納されるが、前記信号伝送装置７上
で接続位置可変の記憶部１０に格納することもできる。

さらに、前記信号伝送装置７上に接続された創造部９で
、過去の診断結果等から作成した知識ベースに基づいた
新たな診断手法を構築することができる。

なお、創造部９は、演算・記憶部と同一のコンピュータ
上にあってもよい。

第４図（ａ）は、本発明における異常原因推定知識の内
容の一例を示し、同Ｑ））はその推定に基づくアクンヨ
ン決定知識の内容の一例を示している。

上記診断項目を用いて、冷間圧延の診断〜アクションガ
イドを得た。

実施例１ プロセス診断の項目として板厚異常診断を行った。

オンラインモニタリングにおいてセンサ（板厚計）によ
り板厚を常時監視しておき、予め設定された異常レベル
より小さいか否かを判断し、異常レベルより大きい場合
には板厚異常発生を検出し、異常原因の調査を行う。

異常原因としては例えば次の項目が挙げられる。

・ＡＧＣ異常： ＡＧＣ（自動板厚制御装置）のゲイン設定不良等により
発生する異常であり、異常が増幅されていく現象が発生
する。

・ロール偏心異常： 圧延ロールが偏心しているために発生する異常であり、
異常がロール回転周期に一致して発生する。

・ミル揃速性異常： 各スタンドのミルモータ（圧延機駆動モータ）の回転速
度比が一定にならないために発生する異常であり、加速
圧延時あるいは減速圧延時に顕著な異常が発生する。

・スケジュール異常： 圧延スケジュールの設定不良により発生する異常であり
、不良スケジュールが設定された瞬間に変動の大きい異
常が発生する。

・板厚計異常： 板厚計の回路不良等により発生する異常であり、衝撃的
に現れる。このため、偽のデータがＡＧＣに与えられ、
衝撃的な異常が作られる。

最終スタンド板厚信号の周波数分析結果の最大値をもつ
周波数が＃３スタンドのロール回転周波数に一致してい
るため、＃３スタンドのロール偏心を確認した。

一方、知識ベースとしてイｆ　ｒ＃Ｎスタンドのロール
偏心異常ならば、＃Ｎスタンドの油圧圧下制御系をチエ
ツクせよ」という判断ルールを有している。

この知識ベースから、設備診断における＃３スタンドの
油圧圧下制御系診断を周波数応答により行ったところ、
サーボアンプの異常が確認された。

この段階で、知識ベースとして、「もし、＃Ｎスタンド
ロール偏心影響が板厚に出て且つ油圧圧下制御系に異常
があるならば、＃Ｎスタンド圧下制御不良」という判断
ルールを利用して、異常原因として、「＃３スタンド圧
下制御系不良（中故障）」を、またアクションガイダン
スとして「＃３スタンド圧下制御ゲインを３０％下げて
下さい。」を得ることができた。

実施例２ 設備診断の診断項目として駆動系診断を挙げた。

簡易診断によって＃２ピニオンスタンド軸受振動値の異
常を認めた。

直ちに、精密診断として次数化分析を行ったところ、そ
の結果が第６図のように現れていることから、歯車の噛
み合い成分子２　の増大を認め、この原因は＃２ピニオ
ンスタンド歯車の摩耗にあることが判った。ここで次数
化分析とは、横軸に例えば回転数の何倍であるかという
「次数」という単位を配置した周波数分析であり、周波
数が１２０Ｏｒｐｍであれば「回転周波数」ｆｒ　は、
ｆ、−１１０ｊＬＬ””＝２０［Ｈｚ］６０［ｓｅｃ］ で定義される。この２０Ｈｚを［１［次］」とおいて、
横軸をスケーリングしている。通常の周波数分析では、
横軸は「周波数」、単位は例えば〔七〕である。

知識ベースとして、「もしピニオンの振動異常でＣＡＵ
ＴＩＯＮ　レベルならば＃５Ｄ板厚偏差をチエツクせよ
」との判断ルールに基づき、実施例１と同様にプロセス
診断を行った。プロセス診断の結果、板厚偏差が異常レ
ベルを超えておらず、板厚には異常のないことが判明し
た。知識ベースとして「もしビニオン振動異常で振動値
が急上昇でなくかつ板厚には影響が出ていないならば次
回の点検・修理日に異常箇所の点検を実行せよ」という
判断ルールを有しており、これに基づいて異常原因とし
て、「＃２ビニオンスタンド歯車が摩耗（軽故障）」を
、またアクションガイダンスとして「１−２間張力を３
０％下げて下さい。次回の点検・修理臼に歯車の摩耗量
を確認して下さい」を得ることができた。

実施例３ プロセス診断として板破断予知診断を挙げた。

センサ（テンションメータ）により張力の一次監視をし
ており、＃２スタンドの張力が異常レベルを瞬時的に数
回超えている現象が見られた。これにより、＃２スタン
ド張力に突発的な変動ありと判断した。知識ベースとし
て、「もし＃Ｎスタンドに突発的な張力変動があるなら
ば＃Ｎスタンド速度制御系をチエツクせよ」との判断ル
ールを有しており、これにより設備診断における＃２ス
タンドの電気制御系診断を周波数応答により行ったとこ
ろ、軸共振発生と判断した。知識ベースとして、「もし
＃Ｎスタンド張力が突発的に変動し、かつ速度制御系異
常ならば＃Ｎスタンド軸共振不良」という判断ルールを
有しており、これにより異常原因として、「＃２スタン
ド軸共振発生（軽故障）」を、またアクションガイダン
スとして「軸共振抑制回路の定数を調整して下さい」を
得ることができた。

第５図（ａ）およびら）は、従来方式と本発明方式との
異常発生からの工程を時間的に対比して説明したもので
ある。

従来方式では異常発見からアクション（処置）までにオ
ペレータによる判断やデータ採取、解析検討等、人為的
な工程と経験や勘に基づく熟練者の作業が必要であった
が、本発明方式では、各種センサ群によりリアルタイム
でプロセスや設備の監視を行っており、データ採取から
推論、最適ガイダンス出力までシステム側で行うため、
工程および時間が著しく短縮され、また−旦システムを
構築した後は知識ベースに診断記録を蓄積して次の推論
を更に確率の高いものとすることができる。

〔発明の効果〕

本発明により、以下の効果を奏することができる。

（１）　　自動モニタリングによって、異常発見、デー
タ採取、解析までの時間が短縮できる。

（２）　　プロセス診断と設備診断の統合により、より
正確な原因の推論が可能となる。

（３）適切なガイダンスの抽出が可能となり、未熟練者
でも安定かつ高度な操業が可能である。

これらにより、総合的な圧延ラインの診断が可能となっ
た。また、異常診断とそのときのデータの保存を同時に
行えるので、後日のデータ解析により、診断精度の向上
が図られ、システムの成長を促すことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の機能イメージを示す説明図、第２図は
本発明における診断の詳細項目の例を示す系統図、第３
図は本発明をタンデム式の冷間圧延設備に適用した例を
示すブロック図、第４図は本発明における異常原因推定
知識およびアクション決定知識の一部を示す説明図、第
５図は従来方式と本発明方式との異常発生からの工程を
時間的に対比して説明したタイムチャート、第６図は回
転次数比に対する振動速度の分布を示すグラフである。 １：冷間圧延設備 ２：プロセス監視センサ・信号群 ３：設備監視センサ・信号群 ４；信号処理部　　５：信号中継部 ６：圧延設備制御装置群 ７：信号伝送装置　８：演算・記憶部 ９：創造部 ｌＯ：接続位置可変の記憶部 特許出願人　新日本製鐵株式會社 代　　理　　人　　小　　堀　　　益 第 図 第 図 （ａ） （ｂ）

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、設備およびプロセスの状態をセンサ群によって監視
   し、異常が検出されたときはその現象を解析し、その解
   析結果により、予め蓄積された設備診断とプロセス診断
   とを機能的に組み合わせた知識ベースに基づいて異常原
   因を推定し、これを異常処理のためのアクションガイダ
   ンスとする圧延設備における異常診断方式。